The Impact of Nutrition Knowledge and Perceived Stress on Food Insecurity Among Syrian Refugees in Florida (P04-079-19)
Notice bibliographique
Résumé
Food insecurity, nutrition knowledge, and perceived stress were assessed among Syrian refugees in urban and/or rural areas in Florida. The relationship between food insecurity and nutrition knowledge was determined as well. A comprehensive 228-question questionnaire was administered to 80 households (n = 80, 43 in rural area, 37 in urban area). Families with children and couple families with children and additional individuals living in the same household were interviewed (87.5% families with children, 12.5% families with children and additional individuals). Interviewees included women and men (63 women, 17 men) of households with duration of stay in US of >24 months (mean ± SD) (26.4 ± 6.8). Food insecurity scale showed that refugees in urban and rural areas are moderately food insecure without hunger (4.5 ± 2.8, 4.9 ± 2.4 respectively). The mean of nutrition knowledge score was 42.0 ± 13.6 among all of the refugees; refugees in urban scored 41.5 ± 10.9 and in rural areas was 42.7 ± 16.3. It was estimated that Syrian refugees have fair nutrition knowledge. There might be a positive but not significant correlation between food insecurity and nutrition knowledge (r = 0.07 and P > 0.05). Perceived stress scale (20.9 ± 9.0) indicated a low level of stress. However, refugees residing in urban areas had moderate perceived stress scale (24.6 ± 6.1) compared to refugees residing in rural areas (17.8 ± 9.1). A significant (P < 0.01) correlation was observed between low perceived stress and food insecurity among refugees in rural areas (r = 0.38, P = 0.01). There was a positive insignificant correlation between perceived stress and food insecurity among refugees in urban areas (r = 0.1, P > 0.05). Syrian refugees have fair nutrition knowledge. Refugees in urban areas experience greater perceived stress compared to refugees in rural areas. Low power might be contributed to our findings. Increasing sample size may be recommended. N/A.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».